Monday, August 25, 2025

మంచి మాటలు - 2026

1)లోకంలో అందరూ మోసం చేసే వాళ్లే,ముంచేసేవాళ్లే.కనుక ఎవ్వరితోనూ నీకు పని లేదు.ఎవరూ లేకపోయినా నీ బ్రతుకు నువ్వు బ్రతకగలవు.ఎవరితోనూ అనుబంధాలు పెంచుకోవాల్సిన పనిలేదు.నీ బ్రతుకు నువ్వు స్వేచ్ఛగా బ్రతుకు.నీకు ఇష్టం వచ్చినట్టు బ్రతుకు.ఏ బరువులు,బంధాలు,బాధ్యతలు లేకుండా బ్రతుకు.అనే పనికిమాలిన వాదం ఒకటి వినిపిస్తోంది ఈమధ్యన.ఈ వాదాల ప్రభావం కారణంగానూ, సహజంగా పెరిగిన ఆర్థిక స్వావలంబన కారణంగానూ...చిన్ని చిన్ని కారణాలకే దగ్గరి వాళ్ళని కూడా ఒక్కొక్కసారి అపార్థం చేసుకుని దూరమైపోతున్నాం. "ఫోన్ లిఫ్ట్ చెయ్యలేదు,సోషల్ మీడియా పోస్టులకి సరిగా స్పందించడం లేదు." లాంటి సిల్లీ కారణాలతో కూడా దూరమవుతున్న వారు ఉన్నారు.ఇలాంటి చిన్న చిన్న కారణాలతోనే... దగ్గరి స్నేహితులు,అన్నదమ్ములు,చివరికి భార్యాభర్తలు కూడా దూరమైపోతూ ఉండడమే వింతల్లో వింత.ఎవరికైనా దూరమవడం తేలిక. దగ్గరవడమే కష్టం.ఎవరినైనా అపార్థం చేసుకోవడం తేలిక. అర్థం చేసుకోవడమే కష్టం.మనసు విప్పి మాట్లాడితేనే మనుషులు అర్థమవుతారు.మనసుల మధ్య మమతలు పెనవేసుకుంటాయ్.అన్నీ అనుకూలంగా ఉన్నప్పుడు అందరికీ దూరంగా మసలితే... అవసరమైనప్పుడు ఆదుకోవడానికి ఆప్తులు ఎవరుంటారు? ఏ మనిషితోనూ పని లేకుండా, అవసరం పడకుండా నిండు నూరేళ్లూ సుఖంగా బ్రతికేసిన మనిషిని ఒక్కడిని చూపించండి. "మనుషులే లేని ఒకదీవిలో..మనమొక్కరమే...
ఒక్కసారి ఊహించుకుని చూడండి. సినిమాల్లో చూపించినంత అందంగా అయితే ఉండదుఆ ఊహే...దుర్భరంగా ఉంటుంది.ఎందుకంటే..
మనుషులు,వారి మధ్య మమతలే మానవాళి సుఖ జీవన ప్రస్థానానికి అసలు సిసలు హేతువులు.ఎక్కడో విన్నది చదివినది..ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

2)నువ్వు కోరుకున్న జీవితం కావాలంటే..నీ అవసరాలకి మించి ఆస్థైనా ఉండాలి..నిన్ను నీ అవసరాల్ని పోషించే మద్దతైనా ఉండాలి..అవి రెండూ లేవా? అయితే మూసుకొని పని చేసుకోవాలి..జీవితాన్ని కొంచెం సీరియస్ తీసుకునే టైం వచ్చింది..కాబట్టి ఏది లైటుగా తీసుకోవద్దు..లే లేచి తలపడు నువ్వు అనుకున్నవి నెరేవేరేదాకా....ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

3)జీవితంలో పని చేస్తుంటే దెబ్బలు తగలవచ్చు.అది చేయి మీద కావచ్చు,మనసు మీద కావచ్చు,కానీ ప్రతి దెబ్బ మనకు ఏదో ఒక పాఠం నేర్పుతుంది.చేతికి తగిలిన గాయమే మనం తర్వాత జాగ్రత్తగా ఎలా ఉండాలో గుర్తు చేస్తుంది.మనసుకు తగిలిన గాయం మనలో సహనం పెంచుతుంది.జీవితం ఇచ్చే దెబ్బలు గట్టిగ ఉండి బాధ పెడతాయి,కానీ అవే దెబ్బలు మనకు బలం కూడా ఇస్తాయి.కాబట్టి తగిలే ప్రతి దెబ్బను శిక్షగా కాక,శిక్షణగా చూడాలి....ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

4)కాలమే తెలియజేస్తుంది మనం నమ్మే మనుషులు ఎలాంటి వారో అని..కాలం రాగానే,అదే మిత్రుడ్ని శత్రువుగా చూపిస్తుంది…అదే శత్రువుని గౌరవంగా మార్చేస్తుంది.నువ్వు ఎవరు అన్నది కాదు,కాలం ఎదుట నిలబడగలిగావా లేదా అన్నదే నీ అసలు పరిచయం....ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

5)మనం దేవుడ్ని అడిగే ముందు,దైవం మన భక్తిని కొలుస్తాడు..పరీక్షిస్తాడు.ఒక మెట్టు ఎక్కే ధైర్యం చూపించు..దారి లేదనుకుంటావ్ కానీ..భగవంతుడు ఎవరో ఒకరి రూపంలో నీకు మార్గం చూపిస్తాడు..కానీ ఒకటి గుర్తుపెట్టుకో అడుగులు మాత్రం నువ్వే వేయాలి..అప్పుడే దేవుడు నీకు దారి చూపించ గలుగుతాడు..దీపం ఆరిపోకుండా చెయ్యి అడ్డుపెట్టకుండా దేవుడా దీపం ఆరిపోకుండా చూడు అంటే చూడడు..నువ్వు చెయ్యాల్సిన కర్తవ్యం నువ్వు చేయి..తక్కినది దేవుడు మీద భారం..కర్మణ్యే వాధికారస్తే మాఫలేషు కదాచన..తిరువణ్ణామలైలో నాకు జరిగిన అనుభవం.....ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

6)ఎప్పుడు ఇతరులా మాటలు,చూపులు తప్పు..ఒప్పుల గురించి మాట్లాడుకోవడం గొప్ప అనుకుంటున్నావేమో ముందు నీ గురించి నలుగురు ఏమనుకుంటున్నారో అది తెలుసుకో..ఒక వేలు నువ్వు చూపిస్తే మిగతా నాలుగేళ్లు నీకే చూపిస్తాయి,అని గుర్తుపెట్టుకో.. కాబట్టి ఎప్పుడూ పక్కవారిని విమర్శించే బదులు నిన్ను నువ్వు సరిచేసుకో అప్పుడు తొందరగా ఎదగగలవు...ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

7)మోసం చేసే గుణం ఉండకూడదు..ఇంకొకరి మంచే కోరుకోవాలి..ఎన్ని కష్టనష్టాలు వచ్చిన వీలైనంత వరకు ఉన్నది ఉన్నట్లుగా మాట్లాడే స్వభావం అలవర్చుకునే మనస్తత్వం ఉండేలా చూసుకోవాలి..తెలిసి ఎవర్ని బాధపెట్టకూడదు..తెలియకపోతే అడిగి తెలుసుకునే ధైర్యం ఉండాలి..ఎప్పుడూ అందమైన చిరునవ్వు చిందించాలి..ఎప్పుడూ ఓపికతో ఉండడం నేర్చుకోవాలి..ఎంత ఎత్తుకు ఎదిగినా ఒదిగి ఉండాలి..గర్వలేని మనిషిగా మారాలి..కొనుసార్లు మనవాళ్ళని బాధపెట్టకుండా ఉండడానికి లోపల కుమిలిపోతున్నా పైకి నవ్వుల పువ్వులు కురిపించాలి..మన అనుకుంటే ఎంత దూరమైన వెళ్లగలగాలి..వీలైతే ఇంకొకరి జీవితంలో వెలుగు నింపడం తప్ప చీకట్లు చేయకుండా ఉండాలి..కొన్నిసార్లు ఎందరు ఎంత బాధ పెట్టిన సర్దుకొనిపోవాలి..ఎందుకంటే వారికి కలం సమాధానం చెబుతుంది..ఇలా చేస్తూపోయే వారిని దేవుడు సదా తోడై నీ పక్కనే ఉండి నడిపిస్తాడు..అర్ధమైతే ఆచరించు..అసలు అర్ధమే లేదనుకుంటే మన్నించు...ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

8)బ్రతకడం నేర్చుకోండి..చెడిపోవడం ఎలాగో లోకం నేర్పిస్తుంది...నవ్వడం నేర్చుకోండి...ఏడ్వడం ఎలాగో మన అనుకున్న మనుషులు నేర్పిస్తారు..నిలబడడం నేర్చుకోండి..పడిపోవడం ఎలాగో చెయ్యి అందించినట్లు నటించేవారు నేర్పిస్తారు..జీవించడం నేర్చుకోండి..మరణం ఎవ్వరికి బంధువు కాదు,
ఏదోకరోజు కచ్చితంగా వస్తుంది...తేలడం నేర్చుకోండి...ముంచడం ఎలాగో నువ్వు నమ్మిన
వ్యక్తులు నేర్పిస్తారు... కాబట్టి దేనికీ అతిగా స్పందిచద్దు ఏది ఎలా జరగాలో అది అలాగే జరుగుతుంది..నువ్వు చెయ్యాల్సిన మంచి మాత్రమే చేయి ఫలితం దేవుడు ఇస్తాడు...ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

9)ఇద్దరి వ్యక్తులు కలిసుండాలంటే ప్రేమ ఎంత ముఖ్యమో..బాధ్యత కూడా అంతే ముఖ్యం..ఈ రెండిటిలో ఏది తగ్గినా..ఆ బంధం ఎక్కువ కాలం నిలబడదు..ఇక్కడ అసలు సమస్య ఇదే..ప్రేమని పంచుకోడానికి ముందుండే మనుషులు..బాధ్యతలు పంచుకోడానికి మాత్రం వెనకడుగు వేస్తారు..బహుశా అందుకేనేమో మాటల్లో..కవితల్లో అందంగా కనిపించే ప్రేమ..జీవితాల్లోకి వచ్చేసరికి కాస్త ఇబ్బందిగా మారుతుంది..అందరికి తాజ్ మహల్ వెనుక షాజహాన్ ప్రేమ కనిపిస్తుంది కానీ..అతను ప్రేమించాడు కాబట్టి తాజ్ మహల్ కట్టలేదు..అది తన బాధ్యతగా భావించాడు కాబట్టి ఆ అద్భుతాన్ని సృష్టించాడు..చివరిగా నేను చెప్పేది ఒక్కటే..ఒక వ్యక్తి మీద నీకు ఎంత ప్రేమున్నా..అది చేతల్లో(బాధ్యతగా)కనపడకపోతే..అది అసలు ప్రేమే కాదు.....ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

10)జీవితం అనేది దేవుడి పరీక్ష..రాముడు అరణ్యంలో ఉన్నా,కృష్ణుడు యుద్ధంలో ఉన్నా,వారిని నిలబెట్టింది వారి యొక్క ధైర్యం ,ధర్మం.మనకు కూడా కష్టాలు వస్తాయి..కానీ దేవుడు మనతో ఉన్నాడనే నమ్మకం ఉంటే..ఆ కష్టాలు ఆశీర్వాదాలుగా మారిపోతాయి.భగవంతుణ్ని హృదయంలో పెట్టుకో...నీ జీవితం విజయగాథ అవుతుంది.. అందరికి వినాయక చవితి శుభాకాంక్షలు.....ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

11)మన జీవితానికి సార్ధకత ఎప్పుడు వస్తుందంటే నీకు చేతకాదు అని హేళన చేసేవారి చేత చప్పట్లు కొట్టించు కోవాలి..నువ్వు పనికిరావని నిన్ను దూరం పెట్టినవారు నిన్ను వెతుక్కుంటూ రావాలి..నువ్వు ఏమీ చేయలేవు అని చులకనగా మాట్లాడిన వారు మమ్మల్ని ఏమీ చేయద్దని ప్రాధేయపడాలి..నీకు ద్రోహం చేసిన వారే నీ సాయం కోసం నీ ముందు తలవంచాలి..నీకు కన్నీళ్లను పరిచయం చేసినవాళ్లే ఆ కన్నీళ్లకు క్షమాపణ చెప్పు కోవాలి..నువ్వు వెళ్లేదారిలో
ముళ్ళను వేసినవాళ్లే నీకు పూలస్వాగతం పలికేలా నువ్వు మారాలి..నిన్ను భయపెట్టాలి అని అనుకున్న వారికి నీ ధైర్యాన్ని రుచి చూపించాలి..నువ్వు నిలబడడమే కష్టం అని అనేవారి ముందు అడుగులు వేసి చూపించాలి..నువ్వు ఓడిపోతే నవ్వాలని వేచి చూస్తున్నవారికి నీ గెలుపును కానుకగా మార్చి వారికివ్వాలి అప్పుడే నీ జన్మకి ఒక అర్ధం..పరమార్ధం దక్కుతుంది.....ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

12)జీవితంలో ఎన్నో తప్పులు చేస్తాం.కొన్ని తెలిసి చేస్తాం.ఇంకొన్ని తెలియక చేస్తాం.కొన్ని మన స్పృహలో జరుగుతాయి,ఇంకొన్ని మన ప్రమేయం లేకుండానే జరిగి పోతాయి. అయితే,చాలా సార్లు మన మీద పెట్టుకున్న అంచనాలు,అపోహలు,
మితిమీరిన అంచనాల వల్లే మనల్ని తప్పుల పాలు చేస్తారు.మన జీవితం ఒక రహదారి అయితే,ఆ రహదారిలో నడిచే ప్రతి మనిషి తనకంటూ ఒక దారిని ఊహించుకుంటాడు.కానీ మనం ఎంచుకున్న దారి వాళ్ల ఊహలకు సరిపోకపోతే,మన అడుగులకే తప్పు అనే ముద్ర వేసేస్తారు..నువ్వు చేయాల్సిందల్లా నువ్వు నమ్మిన  నీ దారిలో నువ్వు ప్రయాణించడమే ఎక్కడ ముళ్ళు రాళ్లు ఉంటాయో చూసుకొని జాగ్రత్తగా అడుగైడమే అప్పుడే నీ ప్రయాణం ఏ అడ్డంకి లేకుండా ముందుకు సాఫీగా సాగేది...ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

13)తప్పు అనేది నిజానికి పరిమితి దాటి చేసిన ప్రయత్నం.కొన్నిసార్లు అది పతనమవుతుంది, ఇంకొన్నిసార్లు పాఠమవుతుంది..కానీ చివరికి అది మన అనుభవాలను గాఢంగా మలచే శక్తి.ఎప్పుడూ తప్పులు చేయని మనిషి,జీవితాన్ని లోతుగా అనుభవించని వాడే అవుతాడు.ఎందుకంటే తప్పులు లేకుండా జ్ఞానం వూరదు.తప్పులు లేకుండా మనిషి పెరగడు.. కాబట్టి తప్పు చేయచ్చు..కానీ ఆ తప్పు నుంచి గుణపాఠం నేర్చుకుని మళ్ళీ ఆ తప్పు తిరిగి చేయకుండా ఉండడమే జ్ఞానం...ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

14)మన తప్పులు మన సొంత కళ్ళతో చూస్తే ఎప్పుడూ చిన్నవిగా కనిపించవచ్చు.కానీ ప్రపంచం అనే అద్దంలో అవి విపరీతంగా పెరిగి,మన విలువలనే మింగేస్తాయి.మనిషి తన హృదయాన్ని ఎవరికి చూపించలేడు గానీ,ప్రపంచం మాత్రం ఆ ఒక్క క్షణాన్ని పట్టుకుని జీవితం మొత్తం తీర్పు చెబుతుంది.అక్కడే నిజమైన బాధ మొదలవుతుంది.తప్పు వల్ల కాదని,తప్పును ఎవరూ అర్థం చేసుకోకపోవడం వల్ల.తప్పులు – మన మానవత్వానికి అద్దం.తప్పు చేసినప్పుడు సరిదిద్దుకునే అలవాటు ఉండాలి అప్పుడే నీకు జీవితంలో ఎదిగే లక్షణం ఉంటుంది లేకపోతే నీ జీవితం అదఃపాతాళమే..ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

15)కొన్నిసార్లు తప్పులు మన అహంకారాన్ని కరిగిస్తాయి,మన సహనాన్ని పెంచుతాయి,
మన హృదయాన్ని మృదువుగా చేస్తాయి.తప్పులు చేయకూడదనేది అసాధ్యం.కానీ తప్పు చేసిన తర్వాత లేచి ముందుకు నడవడమే గొప్పతనం.ప్రపంచం మన తప్పుల ద్వారా మనల్ని కొలుస్తుంది,కానీ మన జీవితం మాత్రం ఆ తప్పులనుంచి మనం ఏమి నేర్చుకున్నామనే దానితో నిర్ణయించబడుతుంది.తప్పు పాఠం అవ్వాలి,ఆ పాఠం జ్ఞానంతో దారి చూపాలి..అదే నీ జీవితంలో ఎదుగుదలకు అడుగుగా మారాలి..అప్పుడే నువ్వు చేసిన తప్పు నుంచి నేర్చుకుని అందరికి మార్గదర్శకుడిగ అవ్వగలవు..నిన్ను చూసి పదిమంది మారగలరు అప్పుడే నీ జీవితానికి తగిన న్యాయం చేయగలవు..ఎక్కడో విన్నది చదివినది..ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

16)తప్పులు చేస్తాం.అవి మనల్ని బలహీనులుగా చేయడానికి కాదు,మనలో ఇంకా మనిషి బతికే ఉన్నాడని గుర్తు చేయడానికి.ప్రపంచం తీర్పు చెబుతుంది,అపోహలు ముద్ర వేస్తాయి,
కానీ మన హృదయం మాత్రం మెల్లగా చెబుతుంది.నువ్వు చేసే ప్రతి తప్పు నీ ఎదుగుదలకు ఒక మెట్టే అని... కాబట్టి తప్పు చేసానని దిగులు చెందకుండా ఆ తప్పు నుంచి ఏమి నేర్చుకుని ముందుకు వెళ్ళమనదే ముఖ్యం...ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

17)జీవితం అస్థిరతల తీగపై నడిచే ఆట.అక్కడ ప్రతి అడుగు జారిపోవచ్చు,ప్రతి క్షణం కొత్త సవాలు విసరచ్చు.కానీ ఒకసారి మనం సమతుల్యం పట్టుకోవడం నేర్చుకున్నాక,ఆ తీగపై నడకే మనకు సత్యం,సౌందర్యం,శాంతి అవుతుంది.
అందుకే తప్పులు చేసేసానే అని భయపడ కూడదు.ఒంటరితనం వచ్చిందని ఆగిపోవకూడదు.మనసు జారిపోయిందని మనల్ని తక్కువ చేసుకోవకూడదు.ఎందుకంటే...
తప్పులు మనల్ని బలహీనులను చేయవు,
మనల్ని మరింత బలవంతులుగా మారుస్తాయి..ఎక్కడో విన్నది చదివినది..ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

18)నేను జీవితంలో కచ్చితంగా గెలుస్తా..నాకు ఆ విషయం తెలుసు..నాకు కొన్ని దెబ్బలు తగలొచ్చు!!
కొన్నిసార్లు కింద పడొచ్చు!!..నా శక్తి మొత్తం అయిపోయే స్టేజ్ కి నేను రావచ్చు!!..అప్పటికి నేను నించుంటా..ఓటమిని అంగీకరించి!! నేను జీవితం అంటే ఏంటో నేర్చుకుంటున్నా!!ఎందుకంటే..నాకు తెలుసు ఉన్నది ఒకటే జీవితం అని!! ఓడిపోయాను అనే బాధలోనో ఓడిపోతాను అని భయం లోనో
గడపాలన్న ఉద్దేశం లేదు!! ఈరోజు నాది కాకపోవచ్చు!! నాకంటూ ఒకరోజు వచ్చేదాకా 
నేను నాలాగే ఉంటా నేను ఎదురు చూస్తూ ఉంటా...ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

19)డబ్బు లేని జీవితం ఎప్పుడూ శూన్యతనే మిగిలిస్తుంది,గుండెలో ఖాళీ,స్నేహాలు,బంధాలు నిర్వీర్యంగా మారిపోతాయి,డబ్బు లేకపోతే ప్రతి ఆశ,ప్రతి అవకాశం – చీకటిలో కలసిపోతాయి.
డబ్బు అంటే,అది కేవలం పేపర్ కాదు,మనం ప్రేమించగల,గౌరవించగల పవర్,చిన్న సంతోషాలను,చిన్న నవ్వులను,భవిష్యత్తును ఇస్తుంది.కానీ దాంతో జాగ్రత్త లేకుండా నిర్లక్ష్యం చేస్తే,అది మన జీవితాన్ని నిర్మూలిస్తుంది,బంధాలను వణికిస్తుంది,ఆశలు అడియాశలుగా మారి పోతాయి..ప్రతి ఒక్కరం తెలుసుకోవాల్సిన విషయం ఏంటంటే డబ్బు పట్ల ప్రేమ, కృతజ్ఞత, జాగ్రత్త – ఇవే మన జీవనానికి రుచి, బంధాలకు బలం,అది లేకపోతే,మనసు,జీవితం ఖాళీ,శూన్యం..అవునన్నా కాదన్నా..ధనం మూలం ఇదం జగత్..సినిమాలో చూపించినట్టు జీవితం ఉండదు..మన జీవితంలో అతి ముఖ్యమైన పవర్ మనీ..దానిని ప్రేమించు,గౌరవించు,మంచి విషయాలకు ఉపయోగించు.....ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

20)గతం గాయాలకు కారకులెవరు??..భవిష్యత్ భయాలకు భాద్యులెవరు??..ప్రస్తుత ప్రశ్నలకు సమాధానం ఎవరు?...గతం గాయాలు మాన్పుకుంటు భవిష్యత్ భయాలను చేదిస్తూ
ప్రస్తుత ప్రశ్నలను పరిష్కరిస్తూ సాగాల్సింది
నీకు నీవే నీతో నీవే..ప్రతికూల పరిస్థితి చూసి నీరసించిపోకు..భయాలకు లొంగిపోకు..చేయాల్సిన యుద్ధం ఇంకా ఉంది
గెలవాల్సిన పోరాటం చాలా ఉంది..అనుభవించాల్సిన ఆధిక్యత ఎదురుచూస్తుంది..అందుకోవాల్సిన నీరాజనాలు వేచి ఉన్నాయి..తడబడుతున్న అడుగులను సరిచేసుకుంటు..సతమత అవుతున్న ఆలోచనలను సర్దిచెప్పుకుంటూ నీలో నీవే నీతో నీవే సాగిపోవాలి ఎందుకంటే కడదాకా నీ ప్రయాణం నువ్వొక్కడివే చేయాలి..కాబట్టి నిన్ను నువ్వు మాత్రమే నమ్ముకో..అప్పుడే ప్రశాంతంగా బ్రతకగలవు లేకుంటే నీ బ్రతుకు అదఃపాతాళమే.. ...ఇట్లు..మీ..✍🏻 *రఘురాం*

Monday, August 11, 2025

kube

Here’s a 50-point crisp checklist of Kubernetes production support best practices you can use in interviews — short, sharp, and easy to remember.


---

Kubernetes Production Support – 50 Best Practices

A. Cluster & Node Management

1. Keep Kubernetes version up to date with LTS and security patches.
2. Use multiple master nodes for HA (High Availability)
3. Label and taint nodes for workload segregation.
4. Use autoscaling for nodes (Cluster Autoscaler).


5. Reserve system resources on nodes using --system-reserved.


6. Regularly monitor node health via kubectl get nodes.


7. Spread workloads across zones/regions for resilience.


8. Avoid overcommitting node resources beyond safe limits.


9. Ensure OS and kernel are tuned for container workloads.


10. Apply OS-level security updates on nodes regularly.




---

B. Pod & Workload Management

11. Use resource requests and limits for all pods.


12. Configure PodDisruptionBudgets to avoid downtime during maintenance.


13. Use Readiness and Liveness probes for health checks.


14. Implement pod anti-affinity to avoid co-locating critical workloads.


15. Use init containers for dependency checks before main app starts.


16. Deploy workloads via Deployment, StatefulSet, or DaemonSet as per use case.


17. Keep images lightweight and scan for vulnerabilities.


18. Avoid running pods as root.


19. Use imagePullPolicy=IfNotPresent for stable deployments.


20. Tag images with version, not latest.




---

C. Networking & Service Management

21. Use ClusterIP for internal services, LoadBalancer/Ingress for external.


22. Secure Ingress with TLS (Let’s Encrypt or custom certs).


23. Use NetworkPolicies to control pod-to-pod communication.


24. Avoid exposing the API server publicly.


25. Keep DNS resolution stable via CoreDNS monitoring.


26. Use headless services for Stateful workloads.


27. Implement connection timeouts and retries in services.


28. Configure externalTrafficPolicy=Local for preserving client IP.


29. Limit public access to services via firewalls or security groups.


30. Load-test services before going live.




---

D. Observability & Troubleshooting

31. Integrate Prometheus & Grafana for metrics monitoring.


32. Centralize logs via ELK or Loki.


33. Enable Kubernetes audit logging for API server.


34. Set up alerts for pod restarts, CPU/memory saturation.


35. Use kubectl describe and kubectl logs for quick debugging.


36. Maintain runbooks for common incident scenarios.


37. Use kubectl top to identify resource bottlenecks.


38. Set up traceability with OpenTelemetry/Jaeger.


39. Store historical metrics for capacity planning.


40. Regularly test disaster recovery (DR) playbooks.




---

E. Security & Compliance

41. Enable Role-Based Access Control (RBAC).


42. Use namespaces for workload isolation.


43. Scan container images before deployment.


44. Use secrets in Kubernetes Secret objects, not plain env variables.


45. Rotate secrets and credentials periodically.


46. Enable API authentication and authorization.


47. Restrict kubectl exec access in production.


48. Use CIS Kubernetes Benchmark for compliance checks.


49. Enable admission controllers (PodSecurity, ValidatingWebhook).


50. Perform periodic security audits with tools like Kube-bench/Kubescape.




---

If you want, I can also convert these 50 points into an interview-ready “cheatsheet” in .docx format so you can print and revise quickly.

Do you want me to prepare that formatted docx for you now?


Sunday, August 10, 2025

50 best practices in kubernetes



---

Kubernetes Production Support – 50 Best Practices (Interview Edition)


---

A. Cluster & Node Management

1. Keep Kubernetes version up to date
❌ Old versions miss security patches → vulnerable cluster.
✅ Upgrade using kubeadm upgrade and plan downtime in stages.

kubectl version --short
kubeadm upgrade plan


2. Use multiple master nodes (HA)
❌ Single master = control plane outage if node fails.
✅ Deploy at least 3 masters in HA setup.
(YAML: kubeadm config with stacked etcd)


3. Label & taint nodes
❌ Workloads run on wrong nodes → performance/security risk.
✅ Use labels for scheduling, taints to block unwanted pods.

kubectl label node node1 role=db
kubectl taint nodes node1 dedicated=db:NoSchedule


4. Enable Cluster Autoscaler
❌ Manual scaling → delays & outages under load.
✅ Deploy autoscaler with cloud provider integration.

kubectl apply -f cluster-autoscaler.yaml


5. Reserve system resources
❌ Kubelet starved → node unstable.
✅ Add --system-reserved in kubelet config.
(kubelet config YAML)


6. Monitor node health
❌ Node failures unnoticed → pod downtime.
✅ Use kubectl get nodes + Prometheus alerts.

kubectl get nodes -o wide


7. Spread workloads across zones
❌ Zone outage takes all workloads down.
✅ Use topology spread constraints or node labels.

topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1


8. Avoid overcommitting resources
❌ Pods evicted due to memory pressure.
✅ Monitor requests/limits ratio in Grafana.

kubectl top nodes


9. Tune OS/kernel for containers
❌ Network & disk latency issues.
✅ Enable cgroupv2, adjust sysctl params.

sysctl -w net.ipv4.ip_forward=1


10. Apply OS security updates
❌ Vulnerable kernel exploited.
✅ Automate patching with maintenance windows.

apt update && apt upgrade -y




---

B. Pod & Workload Management

11. Set resource requests/limits
❌ Pods hog resources → others throttled.
✅ Define CPU/memory in manifests.

resources:
  requests:
    cpu: 200m
    memory: 256Mi
  limits:
    cpu: 500m
    memory: 512Mi


12. Configure PodDisruptionBudgets
❌ All pods evicted during maintenance.
✅ Set minAvailable or maxUnavailable.

minAvailable: 2


13. Readiness/Liveness probes
❌ Unhealthy pods still receive traffic.
✅ HTTP/TCP probes in manifest.

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8080


14. Pod anti-affinity for critical apps
❌ Critical pods on same node → single point failure.
✅ Set requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution.

podAntiAffinity: ...


15. Init containers for dependencies
❌ Main app starts before DB ready.
✅ Init container checks service availability.

initContainers: ...


16. Use correct controller type
❌ Stateful apps lose data with Deployments.
✅ Use StatefulSet for stateful workloads.


17. Lightweight, scanned images
❌ Large images slow deploy, vulnerabilities possible.
✅ Use trivy/grype for scans.


18. No root containers
❌ Privilege escalation risk.
✅ securityContext.runAsNonRoot: true.


19. Use imagePullPolicy=IfNotPresent
❌ Unnecessary image pulls → deploy delays.
✅ Set in manifests.


20. Version-tag images
❌ Latest tag causes inconsistent rollouts.
✅ Use semantic version tags.




---

C. Networking & Service Management

21. Right service type
❌ Exposing internal services publicly.
✅ ClusterIP internal, LoadBalancer/Ingress for external.


22. Secure Ingress with TLS
❌ Plaintext traffic vulnerable to sniffing.
✅ TLS cert in Ingress manifest.


23. NetworkPolicies
❌ Pods can talk to everything.
✅ Allow only required traffic.


24. No public API server
❌ Cluster takeover risk.
✅ Restrict via firewall/security groups.


25. Stable DNS via CoreDNS monitoring
❌ Service resolution failures.
✅ Alerts on CoreDNS pod health.


26. Headless services for Stateful workloads
❌ Stateful pods fail to discover peers.
✅ clusterIP: None in Service.


27. Connection timeouts/retries
❌ Hanging requests block clients.
✅ App-level configs + Istio retries.


28. externalTrafficPolicy=Local
❌ Client IP lost for logging.
✅ Set in Service manifest.


29. Limit public access
❌ Attackers exploit open services.
✅ Security groups + firewall rules.


30. Load-test before go-live
❌ Crashes under real traffic.
✅ Use k6/locust.




---

D. Observability & Troubleshooting

31. Prometheus + Grafana
❌ No performance visibility.
✅ Deploy kube-prometheus-stack.


32. Centralized logs (ELK/Loki)
❌ No log correlation during incidents.
✅ Fluentd/FluentBit collectors.


33. Enable audit logging
❌ No trace of API actions.
✅ API server --audit-log-path.


34. Alerts for restarts/resource issues
❌ Issues unnoticed until outage.
✅ Prometheus rules.


35. kubectl describe/logs
❌ Slow troubleshooting.
✅ Standard first step.


36. Runbooks
❌ Inconsistent incident handling.
✅ Confluence/Docs with steps.


37. kubectl top for bottlenecks
❌ Capacity issues unidentified.
✅ Resource tuning.


38. Distributed tracing
❌ Slow services hard to debug.
✅ Jaeger/OpenTelemetry.


39. Historical metrics
❌ No capacity planning data.
✅ Long-term storage in Thanos.


40. DR playbook testing
❌ Failover fails during disaster.
✅ Quarterly drills.




---

E. Security & Compliance

41. RBAC
❌ Users have excessive permissions.
✅ Role/RoleBinding per namespace.


42. Namespaces for isolation
❌ Cross-application interference.
✅ One namespace per app/team.


43. Image scanning
❌ Deploying vulnerable images.
✅ trivy CI scan.


44. Secrets management
❌ Credentials exposed in plain text.
✅ kubectl create secret.


45. Rotate secrets
❌ Stolen creds remain valid.
✅ Automate with Vault/KMS.


46. API auth & authorization
❌ Unauthorized cluster actions.
✅ Certs, tokens, OIDC.


47. Restrict kubectl exec
❌ Attackers run commands inside pods.
✅ PSP or RBAC deny.


48. CIS Benchmark
❌ Non-compliant cluster.
✅ kube-bench checks.


49. Admission controllers
❌ Bad manifests deployed.
✅ PodSecurity/ValidatingWebhook.


50. Periodic security audits
❌ Vulnerabilities stay unnoticed.
✅ kubescape scans.




---

If you want, I can now convert this into a single-page “Kubernetes Production Support Interview Cheatsheet” PDF so you can print and use before interviews.
Do you want me to prepare that?


kuber



---

1) Keep Kubernetes versions up to date

What will happen if you don’t: Security vulnerabilities, incompatibilities, unsupported behavior and lack of bug fixes.

How: Follow Kubernetes upgrade policy; test upgrades in staging; upgrade control plane first, then worker nodes.

Key commands:

kubectl version --short
kubeadm upgrade plan
kubeadm upgrade apply v1.27.6

Example: (upgrade plan is CLI-driven; no YAML)



---

2) Use multiple master/control-plane nodes for HA

What will happen if you don’t: Single control-plane node becomes a single point of failure; cluster control operations may stop.

How: Deploy at least 3 control-plane nodes with etcd quorum; use external load balancer in front of API servers.

Key commands: (control plane bootstrap via kubeadm / cloud provider)

# Example: check control plane endpoints
kubectl get endpoints -n default

YAML/snippet: (LB config is infra-specific; example kubeadm init with control-plane endpoint)

kubeadm init --control-plane-endpoint "api.mycluster.example:6443" --upload-certs



---

3) Label and taint nodes for workload segregation

What will happen if you don’t: Critical pods may co-locate with noisy or untrusted workloads; scheduling may place wrong apps on wrong hardware.

How: Use kubectl label and kubectl taint to dedicate nodes (e.g., GPU, high-memory).

Key commands:

kubectl label node node01 node-role.kubernetes.io/highmem=true
kubectl taint nodes node01 dedicated=highmem:NoSchedule

YAML (Pod using nodeSelector / toleration):

spec:
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/highmem: "true"
  tolerations:
  - key: "dedicated"
    operator: "Equal"
    value: "highmem"
    effect: "NoSchedule"



---

4) Use Cluster Autoscaler (node autoscaling)

What will happen if you don’t: Under-provisioning during spikes causes pending pods; over-provisioning wastes cost.

How: Install Cluster Autoscaler configured per cloud provider; tune scale-up/down policies and node groups.

Key commands:

# check CA deployment
kubectl get deployment cluster-autoscaler -n kube-system
kubectl logs -f deploy/cluster-autoscaler -n kube-system

YAML (typical Deployment args excerpt):

spec:
  containers:
  - name: cluster-autoscaler
    args:
    - --cloud-provider=aws
    - --nodes=1:10:node-group-name



---

5) Reserve system resources on nodes (system-reserved/kube-reserved)

What will happen if you don’t: Kubelet and system daemons can be starved of CPU/memory causing node instability.

How: Configure kubelet flags or kubelet config to reserve CPU/memory for system and kube components.

Key commands: (edit kubelet config or systemd args, then restart kubelet)

# example check
kubectl describe node node01 | grep -i reserved

kubelet config snippet:

kind: KubeletConfiguration
apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
systemReserved:
  cpu: "500m"
  memory: "512Mi"
kubeReserved:
  cpu: "500m"
  memory: "512Mi"



---

6) Monitor node health continuously

What will happen if you don’t: Node failures go unnoticed until apps fail; slow detection prolongs incidents.

How: Integrate Prometheus node exporters, alert on node:node_cpu:, node_memory_ and kube_node_status_condition.

Key commands:

kubectl get nodes
kubectl describe node <node>

PromQL example alert:

kube_node_status_condition{condition="Ready",status="true"} == 0



---

7) Spread workloads across zones/regions

What will happen if you don’t: AZ failure brings down many pods; reduced resilience and higher blast radius.

How: Use topologySpreadConstraints, pod anti-affinity, and multiple node pools across AZs.

Key commands: (inspect topology)

kubectl get nodes -o wide
kubectl get pods -o wide --field-selector=status.phase=Running

YAML (topologySpreadConstraints sample):

spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        app: myapp



---

8) Avoid overcommitting node resources

What will happen if you don’t: Nodes become CPU/memory-saturated causing OOMKill, node pressure, eviction cascades.

How: Enforce resource requests/limits, and use ResourceQuotas & LimitRanges in namespaces.

Key commands:

kubectl get resourcequota -n <ns>
kubectl describe limitrange -n <ns>

YAML (limitrange example):

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata: { name: limits }
spec:
  limits:
  - default:
      cpu: "500m"
      memory: "512Mi"
    defaultRequest:
      cpu: "200m"
      memory: "256Mi"
    type: Container



---

9) Tune OS & kernel for container workloads

What will happen if you don’t: Suboptimal networking, CPU scheduling, and disk performance; noisy neighbor issues.

How: Set sysctl parameters, enable overlayfs options, tune ephemeral storage and file descriptors, set net.ipv4.ip_forward=1, etc.

Key commands: (example sysctl inspect/apply)

sysctl net.ipv4.ip_forward
sudo sysctl -w net.ipv4.ip_forward=1

Example (sysctl in Pod via securityContext / sysctls):

securityContext:
  sysctls:
  - name: net.ipv4.ip_forward
    value: "1"



---

10) Apply OS-level security updates regularly

What will happen if you don’t: Nodes become vulnerable to exploits; container runtimes and kernel exploits risk cluster compromise.

How: Patch OS in a rolling manner (cordon → drain → update → uncordon), use immutable images for hosts or managed node pools.

Key commands:

kubectl cordon node01
kubectl drain node01 --ignore-daemonsets --delete-local-data
# perform OS update on node
kubectl uncordon node01

YAML: (no YAML — operational workflow)


Alright — let’s go deep into Scenario 1 and Scenario 2, covering:

What will happen (impact & symptoms)

Why it happens (root cause)

How to fix it (step-by-step)

Commands to diagnose & resolve

YAML examples if applicable



---

Scenario 1 – Pods Stuck in CrashLoopBackOff

What will happen

Pod keeps restarting in a loop instead of running normally.

Status shows CrashLoopBackOff in kubectl get pods.

Application inside the container starts, fails quickly, and Kubernetes retries indefinitely (with backoff delay increasing each time).


Example:

$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
app-pod-1 0/1 CrashLoopBackOff 5 2m


---

Why it happens

Common causes:

1. Application code crashes (exception, missing file, bad config).


2. Wrong environment variables (DB host, credentials missing).


3. Port conflict (two processes binding same port).


4. Readiness/Liveness probes failing → Kubernetes kills and restarts container.




---

How to fix it

Step 1 – Check pod logs:

kubectl logs <pod-name> -n <namespace>
kubectl logs <pod-name> -n <namespace> --previous # previous container run

Step 2 – Describe pod for events:

kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>

Look for:

Probe failures

ImagePullBackOff

OutOfMemoryKilled


Step 3 – If it’s a config/env issue:

Update ConfigMap or Secret.


kubectl edit configmap <configmap-name> -n <namespace>
kubectl rollout restart deployment <deployment-name> -n <namespace>

Step 4 – If probe is too aggressive:

Relax initialDelaySeconds or timeoutSeconds.



---

YAML Example – Fixing a Liveness Probe Failure

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sample-app
  namespace: demo
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sample
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sample
    spec:
      containers:
      - name: sample-container
        image: myregistry.com/sample:1.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        envFrom:
        - configMapRef:
            name: app-config
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          timeoutSeconds: 5
          failureThreshold: 5


---

✅ Quick Tip: If you just want to debug without probe restarts:

kubectl edit deployment sample-app -n demo
# Remove the livenessProbe temporarily


---

Scenario 2 – Pods Stuck in Pending

What will happen

Pods stay in Pending state, never starting containers.

Seen in:


$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
app-pod-2 0/1 Pending 0 5m


---

Why it happens

1. No matching nodes (NodeSelector, Affinity, Taints prevent scheduling).


2. Insufficient resources (CPU/memory requests too high).


3. Storage issues (PVC cannot be bound to a PV).


4. Cluster Autoscaler not scaling up nodes.




---

How to fix it

Step 1 – Describe pod:

kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>

Look for:

0/3 nodes are available: insufficient memory

0/3 nodes are available: node(s) didn't match node selector

persistentvolumeclaim is not bound


Step 2 – If resource request is too high:

kubectl edit deployment <deployment-name> -n <namespace>
# Reduce requests under spec.containers.resources.requests

Step 3 – If PVC not bound:

Check:

kubectl get pvc -n <namespace>
kubectl describe pvc <pvc-name> -n <namespace>

Create matching PV if needed:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv1
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: /data/pv1

Step 4 – If affinity/taint issue:

Remove or adjust affinity/taint rules in YAML.



---

YAML Example – Adjusting NodeSelector

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sample-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sample
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sample
    spec:
      nodeSelector:
        kubernetes.io/hostname: worker-1 # Remove if blocking scheduling
      containers:
      - name: sample-container
        image: myregistry.com/sample:1.0
        resources:
          requests:
            cpu: "100m"
            memory: "128Mi"


---

Alright, let’s go deep into Scenario 1 and Scenario 2 with:

What will happen (Impact)

How it happens (Root cause)

Troubleshooting & Fix steps

Commands (for diagnosis and fix)

YAML examples (where applicable)



---

Scenario 1 – Pods Stuck in CrashLoopBackOff

What Will Happen

Pod continuously restarts after failing to start successfully.

Application downtime until the issue is fixed.

CPU/memory usage spikes due to repeated container restarts.

In production, this may cause cascading failures if dependent services rely on this pod.



---

How It Happens

Application process exits with a non-zero status code.

Missing or incorrect environment variables.

Dependencies (DB, API) not reachable.

Readiness/liveness probes failing repeatedly.

ConfigMap/Secret values missing or wrong.



---

Troubleshooting Steps

1. Check pod status and events



kubectl get pods -n <namespace>
kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>

2. Check logs of the container



kubectl logs <pod-name> -n <namespace> --previous

3. Verify configuration files and environment variables



kubectl exec -it <pod-name> -n <namespace> -- env

4. Check readiness/liveness probes



kubectl get pod <pod-name> -n <namespace> -o yaml | grep -A 10 readinessProbe

5. Check dependent services



kubectl run tmp-shell --rm -it --image=busybox -- sh
# ping DB, API, etc.


---

Example Fix YAML

If liveness/readiness probes are too strict:

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /ready
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10


---

Production Tip

If issue persists but you need to stop restart loops temporarily:

kubectl scale deployment <deployment-name> --replicas=0 -n <namespace>


---

Scenario 2 – ImagePullBackOff / ErrImagePull

What Will Happen

Pod never starts because the container image cannot be pulled.

Affected application remains unavailable.

If multiple pods use the same image, a large part of the service might be down.



---

How It Happens

Wrong image name, tag, or registry URL.

Image deleted or tag changed in registry.

Private registry requires credentials but none provided.

Network/DNS issues blocking access to registry.



---

Troubleshooting Steps

1. Check events for detailed pull error



kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>

2. Verify image name and tag



kubectl get pod <pod-name> -n <namespace> -o yaml | grep image:

3. Test registry access from inside the cluster



kubectl run tmp-shell --rm -it --image=busybox -- sh
# Inside shell
wget <registry-url>

4. Check imagePullSecrets



kubectl get secrets -n <namespace>
kubectl describe secret <secret-name> -n <namespace>


---

Example Fix YAML

If using a private registry:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-private-pod
spec:
  containers:
    - name: my-app
      image: myprivateregistry.com/app:1.0
  imagePullSecrets:
    - name: myregistry-secret

Create secret:

kubectl create secret docker-registry myregistry-secret \
  --docker-server=myprivateregistry.com \
  --docker-username=myuser \
  --docker-password=mypass \
  --docker-email=myemail@example.com \
  -n <namespace>


---

If you want, I can now do Scenario 3 (Pods stuck in Pending) and Scenario 4 (OOMKilled) in the same style so you’ll have a continuous production playbook. That will make it easier to compile into one printable PDF.

Great — continuing with the same deep-dive style. Here are Scenario 3 (Pending) and Scenario 4 (OOMKilled) with impact, causes, step-by-step troubleshooting, commands, YAML snippets, and quick production tips.


---

Scenario 3 – Pod Stuck in Pending

What will happen

Pod remains in Pending and never transitions to Running.

No containers start; the workload is unavailable.

Often a sign of scheduling/resource or storage problems.


How it happens (common root causes)

Insufficient cluster resources (CPU / memory) to satisfy requests.

NodeSelector / NodeAffinity / taints block scheduling.

PVC is not bound (no matching PV).

Pod topology constraints or quota limits preventing placement.

Cluster Autoscaler not configured or unable to scale.


Troubleshooting & Fix Steps

1. Describe the pod to see scheduler events



kubectl describe pod <pod-name> -n <ns>
# Look for messages like: "0/5 nodes are available: insufficient memory" or "node(s) didn't match node selector"

2. Check node capacity and available resources



kubectl get nodes -o wide
kubectl top nodes
kubectl describe node <node-name>

3. Check resource requests/limits of the pod



kubectl get pod <pod-name> -n <ns> -o yaml | yq '.spec.containers[].resources'
# or
kubectl describe pod <pod-name> -n <ns> | grep -A5 "Requests"

If requests too high → edit Deployment to lower requests.


4. Check node selectors / affinity / taints



kubectl get pod <pod-name> -n <ns> -o yaml | yq '.spec | {nodeSelector: .nodeSelector, affinity: .affinity, tolerations: .tolerations}'
kubectl get nodes --show-labels
kubectl describe node <node> | grep Taints -A2

Remove or relax overly strict selectors/affinities or add matching node labels.


5. If PVC is pending, inspect PVC/PV



kubectl get pvc -n <ns>
kubectl describe pvc <pvc-name> -n <ns>
kubectl get pv

Create a matching PV or adjust StorageClass.


6. If cluster autoscaler should add nodes, check CA logs



kubectl logs deploy/cluster-autoscaler -n kube-system

Adjust CA node-group min/max or node group configuration.


Commands to remediate (examples)

Reduce resource requests:


kubectl set resources deployment/<deploy> -n <ns> --requests=cpu=200m,memory=256Mi

Remove a nodeSelector (edit deployment):


kubectl edit deploy <deploy> -n <ns>
# remove spec.template.spec.nodeSelector section

Create a simple PV for PVC binding:


apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv-small
spec:
  capacity:
    storage: 5Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  hostPath:
    path: /mnt/data/pv-small

kubectl apply -f pv-small.yaml

Quick Production Tip

Enforce default requests via LimitRange and use ResourceQuotas to prevent runaway requests that keep pods pending.



---

Scenario 4 – OOMKilled (Container Killed Due to Out Of Memory)

What will happen

Container process is killed by the kernel (OOM Killer).

Pod restarts; repeated OOMs lead to CrashLoopBackOff or degraded service.

Memory pressure can affect co-located pods and node stability.


How it happens (common root causes)

Container memory limit too low for the workload.

Memory leak in the application.

Bursty workload without proper resource provisioning.

No limits set → node exhaustion leading to multiple pod evictions.


Troubleshooting & Fix Steps

1. Describe the pod to confirm OOMKilled



kubectl describe pod <pod-name> -n <ns> | grep -i -A5 "State" 
# Look for 'Reason: OOMKilled' in container status

2. Check container logs & previous logs



kubectl logs <pod-name> -n <ns>
kubectl logs <pod-name> -n <ns> --previous

3. Check resource usage



kubectl top pod <pod-name> -n <ns>
kubectl top node <node-name>

4. Inspect kubelet and syslogs on the node (if you have node access)



journalctl -u kubelet -n 200
dmesg | grep -i -E "oom|killed process"

5. If memory leak suspected: attach profiler, heap dump, or increase logging to capture allocations.



Commands & Remediations

Increase memory limit (imperative)


kubectl set resources deployment/<deploy> -n <ns> --limits=memory=1Gi --requests=memory=512Mi

Edit deployment (declarative)


spec:
  containers:
  - name: app
    image: myapp:1.2
    resources:
      requests:
        memory: "512Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "1Gi"
        cpu: "1"

Temporarily reduce load by scaling down replicas or rate-limiting traffic via Ingress:


kubectl scale deploy <deploy> --replicas=1 -n <ns>

If node OOM is observed: cordon & drain node, investigate other pods:


kubectl cordon <node>
kubectl drain <node> --ignore-daemonsets --delete-local-data

Quick Production Tip

Set both requests and limits. Requests ensure scheduler places the pod properly; limits prevent a single pod from starving others. Use monitoring (Prometheus) to create alerting on memory RSS close to limit (e.g., >80%).



---

Would you like me to continue with Scenario 5 (Service Not Accessible) and Scenario 6 (DNS/CoreDNS issues) next in the same format?




kuber



---

1) Keep Kubernetes versions up to date

What will happen if you don’t: Security vulnerabilities, incompatibilities, unsupported behavior and lack of bug fixes.

How: Follow Kubernetes upgrade policy; test upgrades in staging; upgrade control plane first, then worker nodes.

Key commands:

kubectl version --short
kubeadm upgrade plan
kubeadm upgrade apply v1.27.6

Example: (upgrade plan is CLI-driven; no YAML)



---

2) Use multiple master/control-plane nodes for HA

What will happen if you don’t: Single control-plane node becomes a single point of failure; cluster control operations may stop.

How: Deploy at least 3 control-plane nodes with etcd quorum; use external load balancer in front of API servers.

Key commands: (control plane bootstrap via kubeadm / cloud provider)

# Example: check control plane endpoints
kubectl get endpoints -n default

YAML/snippet: (LB config is infra-specific; example kubeadm init with control-plane endpoint)

kubeadm init --control-plane-endpoint "api.mycluster.example:6443" --upload-certs



---

3) Label and taint nodes for workload segregation

What will happen if you don’t: Critical pods may co-locate with noisy or untrusted workloads; scheduling may place wrong apps on wrong hardware.

How: Use kubectl label and kubectl taint to dedicate nodes (e.g., GPU, high-memory).

Key commands:

kubectl label node node01 node-role.kubernetes.io/highmem=true
kubectl taint nodes node01 dedicated=highmem:NoSchedule

YAML (Pod using nodeSelector / toleration):

spec:
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/highmem: "true"
  tolerations:
  - key: "dedicated"
    operator: "Equal"
    value: "highmem"
    effect: "NoSchedule"



---

4) Use Cluster Autoscaler (node autoscaling)

What will happen if you don’t: Under-provisioning during spikes causes pending pods; over-provisioning wastes cost.

How: Install Cluster Autoscaler configured per cloud provider; tune scale-up/down policies and node groups.

Key commands:

# check CA deployment
kubectl get deployment cluster-autoscaler -n kube-system
kubectl logs -f deploy/cluster-autoscaler -n kube-system

YAML (typical Deployment args excerpt):

spec:
  containers:
  - name: cluster-autoscaler
    args:
    - --cloud-provider=aws
    - --nodes=1:10:node-group-name



---

5) Reserve system resources on nodes (system-reserved/kube-reserved)

What will happen if you don’t: Kubelet and system daemons can be starved of CPU/memory causing node instability.

How: Configure kubelet flags or kubelet config to reserve CPU/memory for system and kube components.

Key commands: (edit kubelet config or systemd args, then restart kubelet)

# example check
kubectl describe node node01 | grep -i reserved

kubelet config snippet:

kind: KubeletConfiguration
apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
systemReserved:
  cpu: "500m"
  memory: "512Mi"
kubeReserved:
  cpu: "500m"
  memory: "512Mi"



---

6) Monitor node health continuously

What will happen if you don’t: Node failures go unnoticed until apps fail; slow detection prolongs incidents.

How: Integrate Prometheus node exporters, alert on node:node_cpu:, node_memory_ and kube_node_status_condition.

Key commands:

kubectl get nodes
kubectl describe node <node>

PromQL example alert:

kube_node_status_condition{condition="Ready",status="true"} == 0



---

7) Spread workloads across zones/regions

What will happen if you don’t: AZ failure brings down many pods; reduced resilience and higher blast radius.

How: Use topologySpreadConstraints, pod anti-affinity, and multiple node pools across AZs.

Key commands: (inspect topology)

kubectl get nodes -o wide
kubectl get pods -o wide --field-selector=status.phase=Running

YAML (topologySpreadConstraints sample):

spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        app: myapp



---

8) Avoid overcommitting node resources

What will happen if you don’t: Nodes become CPU/memory-saturated causing OOMKill, node pressure, eviction cascades.

How: Enforce resource requests/limits, and use ResourceQuotas & LimitRanges in namespaces.

Key commands:

kubectl get resourcequota -n <ns>
kubectl describe limitrange -n <ns>

YAML (limitrange example):

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata: { name: limits }
spec:
  limits:
  - default:
      cpu: "500m"
      memory: "512Mi"
    defaultRequest:
      cpu: "200m"
      memory: "256Mi"
    type: Container



---

9) Tune OS & kernel for container workloads

What will happen if you don’t: Suboptimal networking, CPU scheduling, and disk performance; noisy neighbor issues.

How: Set sysctl parameters, enable overlayfs options, tune ephemeral storage and file descriptors, set net.ipv4.ip_forward=1, etc.

Key commands: (example sysctl inspect/apply)

sysctl net.ipv4.ip_forward
sudo sysctl -w net.ipv4.ip_forward=1

Example (sysctl in Pod via securityContext / sysctls):

securityContext:
  sysctls:
  - name: net.ipv4.ip_forward
    value: "1"



---

10) Apply OS-level security updates regularly

What will happen if you don’t: Nodes become vulnerable to exploits; container runtimes and kernel exploits risk cluster compromise.

How: Patch OS in a rolling manner (cordon → drain → update → uncordon), use immutable images for hosts or managed node pools.

Key commands:

kubectl cordon node01
kubectl drain node01 --ignore-daemonsets --delete-local-data
# perform OS update on node
kubectl uncordon node01

YAML: (no YAML — operational workflow)


Alright — let’s go deep into Scenario 1 and Scenario 2, covering:

What will happen (impact & symptoms)

Why it happens (root cause)

How to fix it (step-by-step)

Commands to diagnose & resolve

YAML examples if applicable



---

Scenario 1 – Pods Stuck in CrashLoopBackOff

What will happen

Pod keeps restarting in a loop instead of running normally.

Status shows CrashLoopBackOff in kubectl get pods.

Application inside the container starts, fails quickly, and Kubernetes retries indefinitely (with backoff delay increasing each time).


Example:

$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
app-pod-1 0/1 CrashLoopBackOff 5 2m


---

Why it happens

Common causes:

1. Application code crashes (exception, missing file, bad config).


2. Wrong environment variables (DB host, credentials missing).


3. Port conflict (two processes binding same port).


4. Readiness/Liveness probes failing → Kubernetes kills and restarts container.




---

How to fix it

Step 1 – Check pod logs:

kubectl logs <pod-name> -n <namespace>
kubectl logs <pod-name> -n <namespace> --previous # previous container run

Step 2 – Describe pod for events:

kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>

Look for:

Probe failures

ImagePullBackOff

OutOfMemoryKilled


Step 3 – If it’s a config/env issue:

Update ConfigMap or Secret.


kubectl edit configmap <configmap-name> -n <namespace>
kubectl rollout restart deployment <deployment-name> -n <namespace>

Step 4 – If probe is too aggressive:

Relax initialDelaySeconds or timeoutSeconds.



---

YAML Example – Fixing a Liveness Probe Failure

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sample-app
  namespace: demo
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sample
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sample
    spec:
      containers:
      - name: sample-container
        image: myregistry.com/sample:1.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        envFrom:
        - configMapRef:
            name: app-config
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          timeoutSeconds: 5
          failureThreshold: 5


---

✅ Quick Tip: If you just want to debug without probe restarts:

kubectl edit deployment sample-app -n demo
# Remove the livenessProbe temporarily


---

Scenario 2 – Pods Stuck in Pending

What will happen

Pods stay in Pending state, never starting containers.

Seen in:


$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
app-pod-2 0/1 Pending 0 5m


---

Why it happens

1. No matching nodes (NodeSelector, Affinity, Taints prevent scheduling).


2. Insufficient resources (CPU/memory requests too high).


3. Storage issues (PVC cannot be bound to a PV).


4. Cluster Autoscaler not scaling up nodes.




---

How to fix it

Step 1 – Describe pod:

kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>

Look for:

0/3 nodes are available: insufficient memory

0/3 nodes are available: node(s) didn't match node selector

persistentvolumeclaim is not bound


Step 2 – If resource request is too high:

kubectl edit deployment <deployment-name> -n <namespace>
# Reduce requests under spec.containers.resources.requests

Step 3 – If PVC not bound:

Check:

kubectl get pvc -n <namespace>
kubectl describe pvc <pvc-name> -n <namespace>

Create matching PV if needed:

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv1
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: /data/pv1

Step 4 – If affinity/taint issue:

Remove or adjust affinity/taint rules in YAML.



---

YAML Example – Adjusting NodeSelector

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sample-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sample
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sample
    spec:
      nodeSelector:
        kubernetes.io/hostname: worker-1 # Remove if blocking scheduling
      containers:
      - name: sample-container
        image: myregistry.com/sample:1.0
        resources:
          requests:
            cpu: "100m"
            memory: "128Mi"


---

Alright, let’s go deep into Scenario 1 and Scenario 2 with:

What will happen (Impact)

How it happens (Root cause)

Troubleshooting & Fix steps

Commands (for diagnosis and fix)

YAML examples (where applicable)



---

Scenario 1 – Pods Stuck in CrashLoopBackOff

What Will Happen

Pod continuously restarts after failing to start successfully.

Application downtime until the issue is fixed.

CPU/memory usage spikes due to repeated container restarts.

In production, this may cause cascading failures if dependent services rely on this pod.



---

How It Happens

Application process exits with a non-zero status code.

Missing or incorrect environment variables.

Dependencies (DB, API) not reachable.

Readiness/liveness probes failing repeatedly.

ConfigMap/Secret values missing or wrong.



---

Troubleshooting Steps

1. Check pod status and events



kubectl get pods -n <namespace>
kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>

2. Check logs of the container



kubectl logs <pod-name> -n <namespace> --previous

3. Verify configuration files and environment variables



kubectl exec -it <pod-name> -n <namespace> -- env

4. Check readiness/liveness probes



kubectl get pod <pod-name> -n <namespace> -o yaml | grep -A 10 readinessProbe

5. Check dependent services



kubectl run tmp-shell --rm -it --image=busybox -- sh
# ping DB, API, etc.


---

Example Fix YAML

If liveness/readiness probes are too strict:

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /ready
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10


---

Production Tip

If issue persists but you need to stop restart loops temporarily:

kubectl scale deployment <deployment-name> --replicas=0 -n <namespace>


---

Scenario 2 – ImagePullBackOff / ErrImagePull

What Will Happen

Pod never starts because the container image cannot be pulled.

Affected application remains unavailable.

If multiple pods use the same image, a large part of the service might be down.



---

How It Happens

Wrong image name, tag, or registry URL.

Image deleted or tag changed in registry.

Private registry requires credentials but none provided.

Network/DNS issues blocking access to registry.



---

Troubleshooting Steps

1. Check events for detailed pull error



kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>

2. Verify image name and tag



kubectl get pod <pod-name> -n <namespace> -o yaml | grep image:

3. Test registry access from inside the cluster



kubectl run tmp-shell --rm -it --image=busybox -- sh
# Inside shell
wget <registry-url>

4. Check imagePullSecrets



kubectl get secrets -n <namespace>
kubectl describe secret <secret-name> -n <namespace>


---

Example Fix YAML

If using a private registry:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-private-pod
spec:
  containers:
    - name: my-app
      image: myprivateregistry.com/app:1.0
  imagePullSecrets:
    - name: myregistry-secret

Create secret:

kubectl create secret docker-registry myregistry-secret \
  --docker-server=myprivateregistry.com \
  --docker-username=myuser \
  --docker-password=mypass \
  --docker-email=myemail@example.com \
  -n <namespace>


---

If you want, I can now do Scenario 3 (Pods stuck in Pending) and Scenario 4 (OOMKilled) in the same style so you’ll have a continuous production playbook. That will make it easier to compile into one printable PDF.

Great — continuing with the same deep-dive style. Here are Scenario 3 (Pending) and Scenario 4 (OOMKilled) with impact, causes, step-by-step troubleshooting, commands, YAML snippets, and quick production tips.


---

Scenario 3 – Pod Stuck in Pending

What will happen

Pod remains in Pending and never transitions to Running.

No containers start; the workload is unavailable.

Often a sign of scheduling/resource or storage problems.


How it happens (common root causes)

Insufficient cluster resources (CPU / memory) to satisfy requests.

NodeSelector / NodeAffinity / taints block scheduling.

PVC is not bound (no matching PV).

Pod topology constraints or quota limits preventing placement.

Cluster Autoscaler not configured or unable to scale.


Troubleshooting & Fix Steps

1. Describe the pod to see scheduler events



kubectl describe pod <pod-name> -n <ns>
# Look for messages like: "0/5 nodes are available: insufficient memory" or "node(s) didn't match node selector"

2. Check node capacity and available resources



kubectl get nodes -o wide
kubectl top nodes
kubectl describe node <node-name>

3. Check resource requests/limits of the pod



kubectl get pod <pod-name> -n <ns> -o yaml | yq '.spec.containers[].resources'
# or
kubectl describe pod <pod-name> -n <ns> | grep -A5 "Requests"

If requests too high → edit Deployment to lower requests.


4. Check node selectors / affinity / taints



kubectl get pod <pod-name> -n <ns> -o yaml | yq '.spec | {nodeSelector: .nodeSelector, affinity: .affinity, tolerations: .tolerations}'
kubectl get nodes --show-labels
kubectl describe node <node> | grep Taints -A2

Remove or relax overly strict selectors/affinities or add matching node labels.


5. If PVC is pending, inspect PVC/PV



kubectl get pvc -n <ns>
kubectl describe pvc <pvc-name> -n <ns>
kubectl get pv

Create a matching PV or adjust StorageClass.


6. If cluster autoscaler should add nodes, check CA logs



kubectl logs deploy/cluster-autoscaler -n kube-system

Adjust CA node-group min/max or node group configuration.


Commands to remediate (examples)

Reduce resource requests:


kubectl set resources deployment/<deploy> -n <ns> --requests=cpu=200m,memory=256Mi

Remove a nodeSelector (edit deployment):


kubectl edit deploy <deploy> -n <ns>
# remove spec.template.spec.nodeSelector section

Create a simple PV for PVC binding:


apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: pv-small
spec:
  capacity:
    storage: 5Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  hostPath:
    path: /mnt/data/pv-small

kubectl apply -f pv-small.yaml

Quick Production Tip

Enforce default requests via LimitRange and use ResourceQuotas to prevent runaway requests that keep pods pending.



---

Scenario 4 – OOMKilled (Container Killed Due to Out Of Memory)

What will happen

Container process is killed by the kernel (OOM Killer).

Pod restarts; repeated OOMs lead to CrashLoopBackOff or degraded service.

Memory pressure can affect co-located pods and node stability.


How it happens (common root causes)

Container memory limit too low for the workload.

Memory leak in the application.

Bursty workload without proper resource provisioning.

No limits set → node exhaustion leading to multiple pod evictions.


Troubleshooting & Fix Steps

1. Describe the pod to confirm OOMKilled



kubectl describe pod <pod-name> -n <ns> | grep -i -A5 "State" 
# Look for 'Reason: OOMKilled' in container status

2. Check container logs & previous logs



kubectl logs <pod-name> -n <ns>
kubectl logs <pod-name> -n <ns> --previous

3. Check resource usage



kubectl top pod <pod-name> -n <ns>
kubectl top node <node-name>

4. Inspect kubelet and syslogs on the node (if you have node access)



journalctl -u kubelet -n 200
dmesg | grep -i -E "oom|killed process"

5. If memory leak suspected: attach profiler, heap dump, or increase logging to capture allocations.



Commands & Remediations

Increase memory limit (imperative)


kubectl set resources deployment/<deploy> -n <ns> --limits=memory=1Gi --requests=memory=512Mi

Edit deployment (declarative)


spec:
  containers:
  - name: app
    image: myapp:1.2
    resources:
      requests:
        memory: "512Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "1Gi"
        cpu: "1"

Temporarily reduce load by scaling down replicas or rate-limiting traffic via Ingress:


kubectl scale deploy <deploy> --replicas=1 -n <ns>

If node OOM is observed: cordon & drain node, investigate other pods:


kubectl cordon <node>
kubectl drain <node> --ignore-daemonsets --delete-local-data

Quick Production Tip

Set both requests and limits. Requests ensure scheduler places the pod properly; limits prevent a single pod from starving others. Use monitoring (Prometheus) to create alerting on memory RSS close to limit (e.g., >80%).



---

Would you like me to continue with Scenario 5 (Service Not Accessible) and Scenario 6 (DNS/CoreDNS issues) next in the same format?




best kuber

Got it ✅ — I’ll prepare Kubernetes 50 Best Practices for Production Support in this structure for each point:

1. Best Practice (clear, short title)


2. What will happen if followed / if ignored (impact)


3. How to implement (step-by-step)


4. Commands (imperative)


5. YAML Example (if applicable)



Here’s the first 5 points in the new format — once you confirm this is what you want, I’ll continue with all 50:


---

1. Use Resource Requests & Limits for All Pods

What will happen:

If followed: Prevents noisy neighbor problems, ensures fair resource distribution, avoids node overload.

If ignored: Pods may consume excessive CPU/memory, causing other workloads to crash or get evicted.


How to implement:

1. Define CPU & memory requests (minimum) and limits (maximum) for each container.


2. Apply them in all deployments.



Command:

kubectl set resources deployment my-app --limits=cpu=500m,memory=512Mi --requests=cpu=200m,memory=256Mi

YAML Example:

resources:
  requests:
    cpu: "200m"
    memory: "256Mi"
  limits:
    cpu: "500m"
    memory: "512Mi"


---

2. Set Liveness & Readiness Probes

What will happen:

If followed: Detects unhealthy containers and restarts them automatically, ensures only ready pods receive traffic.

If ignored: Traffic may be routed to unhealthy pods, causing errors or downtime.


How to implement:

1. Add livenessProbe to check container health.


2. Add readinessProbe to delay traffic until the pod is ready.



Command:

kubectl edit deployment my-app # Add probes under containers

YAML Example:

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 15
  periodSeconds: 10
readinessProbe:
  httpGet:
    path: /ready
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 5


---

3. Use Pod Disruption Budgets (PDB)

What will happen:

If followed: Prevents too many pods from being evicted during maintenance, ensuring app availability.

If ignored: A node upgrade or drain may remove all pods at once, causing downtime.


How to implement:

1. Create a PDB specifying min pods available or max unavailable.



Command:

kubectl create pdb my-app-pdb --selector=app=my-app --min-available=2

YAML Example:

apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  name: my-app-pdb
spec:
  minAvailable: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app


---

4. Enable Logging & Centralized Log Collection

What will happen:

If followed: Easy debugging with all logs in one place (e.g., ELK, Loki, or Splunk).

If ignored: Troubleshooting requires manually checking each pod’s logs.


How to implement:

1. Ensure apps log to stdout & stderr.


2. Use Fluentd/Fluent Bit/Logstash to collect logs.



Command:

kubectl logs -f my-pod

(Central logging tools handle multi-pod aggregation.)

YAML Example (Fluent Bit DaemonSet snippet):

containers:
  - name: fluent-bit
    image: fluent/fluent-bit:latest
    volumeMounts:
      - name: varlog
        mountPath: /var/log


---

5. Use Network Policies for Traffic Control

What will happen:

If followed: Limits which pods/services can communicate, enhancing security.

If ignored: Any pod can connect to any other pod, risk of lateral movement in attacks.


How to implement:

1. Define NetworkPolicy to allow only required ingress/egress.



Command:

kubectl apply -f allow-frontend-to-backend.yaml

YAML Example:

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: allow-frontend-to-backend
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      role: backend
  ingress:
  - from:
    - podSelector:
        matchLabels:
          role: frontend


---

If you confirm, I’ll prepare all 50 best practices in this format so you have a complete production-ready reference with impact, implementation, commands, and YAML examples.

Do you want me to continue with the remaining 45 in this same detailed style?


best practices in kubernetes

Here’s a 50-point crisp checklist of Kubernetes production support best practices you can use in interviews — short, sharp, and easy to remember.


Kubernetes Production Support – 50 Best Practices

A. Cluster & Node Management

  1. Keep Kubernetes version up to date with LTS and security patches.
  2. Use multiple master nodes for HA (High Availability).
  3. Label and taint nodes for workload segregation.
  4. Use autoscaling for nodes (Cluster Autoscaler).
  5. Reserve system resources on nodes using --system-reserved.
  6. Regularly monitor node health via kubectl get nodes.
  7. Spread workloads across zones/regions for resilience.
  8. Avoid overcommitting node resources beyond safe limits.
  9. Ensure OS and kernel are tuned for container workloads.
  10. Apply OS-level security updates on nodes regularly.

B. Pod & Workload Management

  1. Use resource requests and limits for all pods.
  2. Configure PodDisruptionBudgets to avoid downtime during maintenance.
  3. Use Readiness and Liveness probes for health checks.
  4. Implement pod anti-affinity to avoid co-locating critical workloads.
  5. Use init containers for dependency checks before main app starts.
  6. Deploy workloads via Deployment, StatefulSet, or DaemonSet as per use case.
  7. Keep images lightweight and scan for vulnerabilities.
  8. Avoid running pods as root.
  9. Use imagePullPolicy=IfNotPresent for stable deployments.
  10. Tag images with version, not latest.

C. Networking & Service Management

  1. Use ClusterIP for internal services, LoadBalancer/Ingress for external.
  2. Secure Ingress with TLS (Let’s Encrypt or custom certs).
  3. Use NetworkPolicies to control pod-to-pod communication.
  4. Avoid exposing the API server publicly.
  5. Keep DNS resolution stable via CoreDNS monitoring.
  6. Use headless services for Stateful workloads.
  7. Implement connection timeouts and retries in services.
  8. Configure externalTrafficPolicy=Local for preserving client IP.
  9. Limit public access to services via firewalls or security groups.
  10. Load-test services before going live.

D. Observability & Troubleshooting

  1. Integrate Prometheus & Grafana for metrics monitoring.
  2. Centralize logs via ELK or Loki.
  3. Enable Kubernetes audit logging for API server.
  4. Set up alerts for pod restarts, CPU/memory saturation.
  5. Use kubectl describe and kubectl logs for quick debugging.
  6. Maintain runbooks for common incident scenarios.
  7. Use kubectl top to identify resource bottlenecks.
  8. Set up traceability with OpenTelemetry/Jaeger.
  9. Store historical metrics for capacity planning.
  10. Regularly test disaster recovery (DR) playbooks.

E. Security & Compliance

  1. Enable Role-Based Access Control (RBAC).
  2. Use namespaces for workload isolation.
  3. Scan container images before deployment.
  4. Use secrets in Kubernetes Secret objects, not plain env variables.
  5. Rotate secrets and credentials periodically.
  6. Enable API authentication and authorization.
  7. Restrict kubectl exec access in production.
  8. Use CIS Kubernetes Benchmark for compliance checks.
  9. Enable admission controllers (PodSecurity, ValidatingWebhook).
  10. Perform periodic security audits with tools like Kube-bench/Kubescape.

If you want, I can also convert these 50 points into an interview-ready “cheatsheet” in .docx format so you can print and revise quickly.

Do you want me to prepare that formatted docx for you now?